ETL, che cos’è un processo Extract, Transform, Load

Nov 11, 2024 | Blog, Marketing Tips

Scritto da:

Redazione

I dati sono una vera miniera d’oro da cui poter ricavare tutte le informazioni utili per prendere una decisione ragionata per un’attività. Il valore dei big data è fondamentale perché permette di modificare e migliorare le strategie di business, i propri servizi ed aumentare le vendite.

Esistono diversi tipi di processi per raccogliere ed elaborare dati, uno dei principali è il processo ETL, cioè Extract, Transform, Load (in italiano estrazione, trasformazione e caricamento).

Indice

Che cos’è l’ETL?

Il processo Extract, Transform, Load è usato da moltissime aziende perché è uno dei più efficaci. In poche parole è il metodo con cui sono raccolti i dati provenienti da qualsiasi sorgente, li organizza e li prepara per essere archiviati all’interno di un unico repository ed analizzati.

L’ETL dunque permette di sfruttare appieno le potenzialità dei dati, raccogliendoli e “pulendoli”, pronti per essere usati per tutti gli scopi che un business potrebbe avere.

Perché è importante il processo ETL

Se si vogliono ottenere dati di qualità su cui modificare una strategia di business, è essenziale sottoporli ad un processo ETL.

I dati delle aziende di oggi, infatti, provengono da varie origini come CRM, dati di inventario e da sistemi di fornitori, dati dei sensori rilevati da dispositivi di Internet delle cose (IoT), dati di marketing, dai social media o di feedback diretti dai clienti e così via.

Attraverso l’estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) dei dati, è possibile raccogliere tutti questi dati, organizzarli secondo un formato o una struttura personalizzata in base alle esigenze, prepararli per essere analizzati ed ottenere così approfondimenti significativi.

Prima fase: Extract

Il primo step del processo è l’estrazione dei dati, che possono derivare come detto sopra da diverse fonti come database esistenti, registri di attività, report, eventi di sicurezza, attività transazionali, file CSV, fogli di calcolo o qualsiasi sistema che contenga dati rilevanti di interesse.

I dati poi sono inseriti all’interno di un data warehouse o di una data lake, cioè un repository centralizzato che inserisce e archivia grandi volumi di dati nel formato originale.   

Seconda fase: Transform

Una volta estratti, i dati devono trasformati a seconda delle regole ed esigenze aziendali. Questa è forse la fase più delicata perché i dati grezzi vengono puliti e modificati nel formato di segnalazione corretti. Se i dati non fossero sottoposti a questo processo risulterebbero troppo complessi.

La trasformazione specifica dei dati dipende dalle aziende e devono essere tutti della stessa qualità e accessibilità. In generale però le attività comprendono:

  • Standardizzazione: definizione dei dati da prendere in considerazione, le modalità in cui saranno formattati e memorizzati
  • Deduplicazione dei dati: l’esclusione o rimozione di dati uguali o duplicati
  • Verifica dei dati: attraverso delle verifiche automatiche si confrontano informazioni simili, andando così a scremare ulteriormente i dati inutilizzabili e contrassegnare eventuali anomali nei sistemi, applicazioni o dati
  • Ordinamento: ottimizzazione dell’efficienza all’interno dei data warehouse o data lake, raggruppando ed ordinando i dati nelle categorie di elementi stabilite durante la fase di standardizzazione.

I dati trasformati sono così pronti per la fase finale: il caricamento.

Terza fase: Load

L’ultima fase del processo ETL è quella del Load, cioè il caricamento dei dati pronti presso una nuova destinazione definitiva che anche in questo caso può essere un data warehouse o un data lake. Di solito si tratta di un processo automatizzato ed è qui che avviene la data integration, cioè il processo di unione di dati provenienti da diverse sorgenti in una vista unificata.

Il caricamento dei dati può essere fatto in modo completo, cioè tutti i dati dell’origine sono trasferiti nella destinazione definitiva, oppure in modo incrementale, in cui vengono caricati solo i dati nuovi o le modifiche apportate.

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